Künstliche Intelligenz als Wegbereiter für Software-Modernisierung
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"Der Einsatz von Retrieval-Augmented Generation hilft ungemein beim Verständnis von Legacy-Software." - Erik Dörnenburg 
In dieser Episode spreche ich mit Erik Dörnenburg über die Herausforderungen und Möglichkeiten der Legacy-Modernisierung in der Softwareentwicklung. Wir schauen uns die komplexe Welt alter Systeme an, die häufig in Unternehmen vorherrschen, und diskutieren, wie sie in moderne Architekturen überführt werden können. Besonders spannend fand ich Eriks Ansatz, die Unterstützung von KI (RAGs) und spezifischen Tools zu nutzen. Mit diesen Mitteln lassen sich viele Erkenntnisse aus dem alten Code gewinnen, die bei der Modernisierung und Neutentwicklung helfen.
<a href="https://www.linkedin.com/in/edoernenburg/">Erik Dörnenburg</a> ist Software Engineer und leidenschaftlicher Technologe. Auf seiner inzwischen langen Reise durch die Tech-Branche ist er vielen neuen Technologien begegnet. Es ist ihm immer wichtig deren Potenzial zu realisieren und dabei bewährte Praktiken zu adaptieren. Bei Thoughtworks hilft er Kunden ihre geschäftlichen Herausforderungen mit modernen Technologien, Plattformen und Praktiken zu lösen.
Highlights:
<ul>
<li>Legacy-Software ist in vielen Branchen, besonders Banken und Versicherungen, weit verbreitet. </li>
<li>Der Mangel an Tests hindert Unternehmen am Modernisieren ihrer Legacy-Systeme. </li>
<li>Microservices könnten in Zukunft auch zu neuen Legacy-Problemen führen. </li>
<li>Retrieval Augmented Generation ermöglicht intelligentes Arbeiten mit Legacy-Daten und Code. </li>
<li>Die schrittweise Modernisierung von Software reduziert Risiken und fördert Vertrauen bei Stakeholdern.</li>
</ul>
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